本文提出一种基于SVM与图匹配相结合的车载激光点云道路标线识别方法。该方法基于标线点云分割对象,利用Hu不变矩、实心形状上下文(SSC)、最小外包矩形(MBR)面积和延展度构建形状特征向量,采用SVM进行道路标线粗分类。针对粗分类结果,构建能够精确描述空间语义信息(如局部区域内标线间的排列、方向、距离)的图结构,通过图匹配方法优化粗分类结果,完成直行箭头、人行横道预告标识线、单向转向箭头、双向转向箭头、虚线型标线、斑马线共六类道路标线的精确识别。本文实验采用4份不同场景车载激光点云数据,实验结果中6类标线分类的准确率分别达100%、100%、94.12%、100%、94.94%、99.25%,召回率分别达100%、100%、88.89%、100%、98.21%、99.00%,F1-Measure值分别达100%、100%、91.43%、100%、96.59%、99.12%。结果表明,本文方法能实现多类标线对象的精确识别,并对形状相似标线(如直行箭头、虚线型标线与斑马线)的区分具有较强稳健性。